基于卡尔曼滤波的移动机器人运动目标跟踪

提出了一种基于卡尔曼滤波的运动目标快速跟踪算法。针对复杂背景下彩色运动目标跟踪问题,采用基于颜色特征和形状特征相结合的方法进行目标识别。利用卡尔曼滤波器的预测功能,预测运动目标在下一帧中的位置,将图像全局搜索问题转换为局部搜索,提高了系统的实时性。实验结果表明:该算法满足移动机器人运动控制的实时性要求,实现了对运动目标的快速跟踪。     

基于激光传感器的移动机器人运动目标跟踪

针对室外环境下移动机器人基于激光传感器对运动目标的实时跟踪问题进行了研究。利用激光传感器检测运动目标,对均值滤波与中值滤波处理后的激光扫描点进行数据对比后,提出一种递推型中值均值混合滤波方法,用以减少激光扫描数据孤点并提高扫描返回值的准确性。设计了目标检测视窗提前剔除与被检测目标无关的障碍数据;设计利用激光扫描点在物体表面连续的特性,在检测视窗内完成对激光数据点的分类。提出以跟踪过程中机器人与目标之间的距离信息作为跟踪算法的评价标准,使用卡尔曼滤波跟踪算法和平滑接近图算法有效实现了机器人对运动目标的平稳自主跟踪。     

水下目标跟踪定位用接近觉传感器

利用超声水下的传播与反射的性质,以MSP430为控制器、配以收发一体化的探头与控制电路,研制了一种新型水下跟踪定位用接近觉传感器,实验表明：该传感器具有体积小、低功耗、实时性好等特点,适用于水下作业,如机械手的目标跟踪定位。     

移动机器人运动目标跟踪系统设计

利用SONYEV-D31摄像机和自主研发的摄像机控制模块,构建了一套主动视觉子系统,并将该子系统应用于RIRA-Ⅱ型移动机器人上,实现了移动机器人运动目标自动跟踪功能。RIRA-Ⅱ移动机器人采用了由一组分布式行为模块和集中命令仲裁器组成的基于行为的分布式控制体系结构。各行为模块基于领域知识通过反应方式产生投票,由仲裁器产生动作指令,机器人完成相应的动作。在设置了障碍、窄通道以及模拟墙体的复杂环境下进行运动目标跟踪实验,实验表明运动目标跟踪系统运行可靠,具有较高的鲁棒性。     

室内人体运动目标的自动跟踪方法

针对人体运动目标的自动实时跟踪,设计一种新的基于P89v51内核的运动摄像头云台控制系统.对人体运动的图像检测与跟踪,提出一种快速的模板匹配方法.用改进Surendra算法自适应地获取背景图像以提取匹配模板,通过摄像头运动前后帧相同的运动区域来缩小匹配区域,进行快速目标匹配,达到实时性要求.该系统已应用在视频教学及会议中,实现自动人体运动目标跟踪与摄像.     

准平行接近法导引律的研究与实现

利用广义卡尔曼滤波对目标未来多个时刻位置的一揽子估计,取消了平行接近法要求视线角不变的限定,提出了准平行接近法,该方法允许视线做有向旋转;给出了导弹与目标法向加速度的关系、导弹与目标速度方向变化规律以及视线角速度的确定方法.通过准平行接近法与平行接近法仿真结果的比较,证实了准平行接近法的有效性与可行性.     

视频运动目标跟踪方法研究

视频运动目标跟踪属于计算机视频模块的重点研究内容,具备较大的应用前景。随着各种新技术融合到目标跟踪方法中,其跟踪准确性得到提升。受到目标形变、遮挡以及尺度变化影响,跟踪失败的问题也时有发生。为了改进视频运动目标跟踪方法,本文系统的阐述了当前视频运动目标跟踪方法的类型,从算法设计流程着手,给出关于视频运动目标跟踪方法的具体设计框架,对未来算法发展方向进行了展望。     

安防领域中运动目标自动跟踪算法的设计

本文阐述了一种安防领域中运动目标自动跟踪算法的实现,该系统用于控制摄像机捕捉移动目标,主要由超声波传感器、舵机云台、摄像头、上位机监控界面等组成。由两组超声波传感器对运动目标进行综合定位,通过数学运算的方式,得出物体较精确的二维坐标,处理得到云台的控制量,控制摄像机跟踪目标,并在上位机上显示状态。     

基于强跟踪滤波器的目标运动参数估计方法研究

针对船舶动力定位系统中目标跟踪控制需求,提出了一种基于强跟踪滤波器的目标运动参数估计方法,建立了两种目标运动参考坐标系,给出了坐标系之间转换基本方法;设计了引入渐消因子的强跟踪滤波器进行目标运动状态和参数估计。通过与扩展卡尔曼滤波器的参数估计对比仿真试验,验证了基于强跟踪滤波器的目标运动参数估计方法具有较好的跟踪性能。     

基于区域活动轮廓运动目标跟踪方法研究

根据贝叶斯估计理论，首先建立了图像序列中运动目标的跟踪模型，然后用高斯分布来描述图像的区域信息，并通过对模型的分析，与区域活动轮廓模型建立对应关系，将问题的求解转化为能量最小化问题。同时为了克服目标在运动中发生的拓扑形变，采用水平集方法进行数值实现。实验结果表明，这种方法不仅可以对多个运动目标进行跟踪，并能非常好地逼近运动目标的轮廓，而且能够自然地处理运动目标的拓扑形变。     

基于计算机视觉的运动目标跟踪算法探究

在目标是捕获标记点的运动系统中,由于有些标记点有着相似的特征,容易在捕获的时候发生错误,增加了跟踪标记点的难度.为了解决上述问题,笔者提出了以双视觉为基础的跟踪算法,可以找出运动区域内不正确的标记点,从而完成对正确的标记点的跟踪,从而解决标记点相似而导致的跟踪丢失问题.最后得到关于标记点正确的三维运动数据.并经过试验的检验说明,双视觉跟踪算法能够准确的跟踪标记点.     

基于图像误差的机器人运动目标自适应跟踪

讨论了机械手运动目标跟踪问题，直接利用图像误差达到注视目的。利用手部摄像机于期望位置获取待跟踪物体图像，以此作为期望图像，而后可以对同为运动物体进行注视跟踪，使实时采样图像收敛于期望图像。     

基于视觉的运动目标伺服跟踪研究

为对烟包PV带进行准确的伺服跟踪并完成剪带任务,提出一种基于运动估计的视觉跟踪算法。利用图像矩得到运动目标质心的坐标,根据质心的图像坐标计算出目标的速度、加速度。采用卡尔曼滤波算法预测运动目标在下一时刻的位置,并结合物体运动的速度、加速度作为伺服控制的依据,控制伺服电机的运动。实验结果表明,运动目标的速度误差在2 pixel/s以内,位置误差在5 pixel以内,验证了该算法的准确性和实时性。     

基于改进光流特征的运动目标跟踪

在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪,针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题,提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法,对运动行人目标进行跟踪.该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测,再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合,...     

基于激光雷达机器人的目标人跟踪方法研究

针对机器人的目标人跟踪问题,提出一种利用目标人腿部信息自适应跟踪的方法。该方法利用激光雷达作为环境感知传感器,实时获取环境的二维激光扫描数据;然后采用设计的激光相邻点聚类算法对激光扫描数据进行分割和聚类;再利用人腿圆弧状特征设计的类圆弧人腿形状识别算法从分割的数据中识别腿部数据,获得目标人腿部相对于机器人的位置信息;最后利用Kalman滤波算法对目标人的位置和速度进行跟踪,使机器人能够平稳地跟踪目标人运动。该算法在iRobot机器人平台上进行实验,实验结果验证了算法的有效性。     

运动目标跟踪研究

运动目标跟踪是智能视频监控系统的核心处理技术,是监控系统实现智能化的关键。跟踪过程中由于光线、遮挡等问题的存在,对相邻的视频序列中同一目标进行准确定位造成很大影响。主要对单摄像机内运动目标的稳定跟踪以及遮挡处理进行研究。     

基于双目视觉的运动目标跟踪与测量

在研究融合运动目标位置预测的Mean Shift跟踪算法和双目立体视觉中的空间点定位算法的基础上,基于双目视觉设计了双目立体视觉运动目标跟踪和测量系统,并在所进行的跟踪与测量实验中,提取了运动目标质心的三维坐标序列,实现了对目标深度和速度的测量。     

基于差分图象的多运动目标的检测与跟踪

运动目标的检测与跟踪在许多领域有广泛的应用,它是应用视觉研究的焦点之一。     

交通监控系统中运动目标的检测与跟踪

提出交通监控系统中应用视频图像流来精确检测、提取运动目标，并对目标进行分类、跟踪。自动判别机动车辆是否遵守的交通规则，对违规车辆作全程记录。     

一种基于模板匹配的运动目标跟踪方法

为了提高运动目标跟踪算法在复杂场景下的稳定性,提出了一种将小波变换与模扳匹配相融合的跟踪方法。它首先对图像序列采用滤波器组实现运动目标分割,再通过对图像序列小波变换以确定目标匹配子图像,最终使用模板匹配求取最佳匹配点来实现实时跟踪。采用MATLAB仿真实验,对标准视频序列coastguard_cif实验测试结果表明,提出的方法具有良好的跟踪性能。